package com.hyc.DataStructure.huffmanCode;

import java.io.*;
import java.util.*;

/**
 * @projectName: DataStructure
 * @package: com.hyc.DataStructure.huffmanCode
 * @className: huffmanCodeDemo
 * @author: 冷环渊 doomwatcher
 * @description: TODO
 * @date: 2022/2/9 19:06
 * @version: 1.0
 */
public class huffmanCodeDemo {
    public static void main(String[] args) {
//        压缩文件测试
//        String srcfile = "D:\\JavaEngineer\\algorithm\\code\\DataStructure\\src.bmp";
//        String dstfile = "D:\\JavaEngineer\\algorithm\\code\\DataStructure\\srcdst.zip";
//        zipFile(srcfile, dstfile);

//        解压文件测试
        String zipfile = "D:\\\\JavaEngineer\\\\algorithm\\\\code\\\\DataStructure\\\\srcdst.zip";
        String dstFile = "D:\\\\JavaEngineer\\\\algorithm\\\\code\\\\DataStructure\\\\src1.bmp";
        unZipFile(zipfile, dstFile);
/*        String content = "i like like like java do you like a java";
        byte[] contentbytes = content.getBytes();
        System.out.println("压缩之前的长度 =>" + contentbytes.length); // 40
        byte[] huffmanCodesBytes = huffmanZip(contentbytes);
        System.out.println("压缩之后的长度 =>" + huffmanCodesBytes.length);
        byte[] decode = decode(huffmanCodes, huffmanCodesBytes);
        System.out.println("输出解码之后的字符串" + new String(decode));*/
    }

    /**
     * @author 冷环渊 Doomwatcher
     * @context: 编写方法 完成对压缩文件的解压
     * @date: 2022/2/13 0:33
     * @param zipFile 准备解压的文件路径
     * @param dstFile 将文件解压到什么路径
     * @return: void
     */
    public static void unZipFile(String zipFile, String dstFile) {
        //定义文件输入流
        InputStream is = null;
        //定义对象输入流
        ObjectInputStream ois = null;
        //输出流
        OutputStream os = null;
        try {
            //    创建文件输入流
            is = new FileInputStream(zipFile);
            //    创建对象输入流
            ois = new ObjectInputStream(is);
            byte[] huffmanbytes = (byte[]) ois.readObject();
            //    读取赫夫曼编码表
            Map<Byte, String> huffmanCodes = (Map<Byte, String>) ois.readObject();
            //    解码
            byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanbytes);
            //将byte 数组写入目标文件
            os = new FileOutputStream(dstFile);
            //    写数据到fstFile文件
            os.write(bytes);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                os.close();
                ois.close();
                is.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    /**
     * @author 冷环渊 Doomwatcher
     * @context: 文件压缩
     * @date: 2022/2/13 0:17
     * @param srcFile 传入的希望压缩的文件的全路径
     * @param dstFile 压缩之后需要输出的文件路径
     * @return: void
     */
    public static void zipFile(String srcFile, String dstFile) {
        //    创建文件输出流
        //    创建文件输入流
        FileInputStream is = null;
        FileOutputStream os = null;
        ObjectOutputStream oos = null;
        try {
            is = new FileInputStream(srcFile);
            //    创建一个和源文件大小一样的byte数组 当做缓冲区
            byte[] bytes = new byte[is.available()];
            //    读取文件
            is.read(bytes);
            //获取到文件对应的赫夫曼编码
            byte[] huffmanBytes = huffmanZip(bytes);
            //    创建文件的输出流，存放压缩文件
            os = new FileOutputStream(dstFile);
            //    创建一个和文件输出流关联的objoutputstream
            oos = new ObjectOutputStream(os);
            //把赫夫曼编码后的字节数组写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanBytes);
            //这里我们用对象流的方式写入赫夫曼编码，目的是为了回复文件的时候使用
            oos.writeObject(huffmanCodes);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                is.close();
                os.close();
                oos.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    /**
     * @author 冷环渊 Doomwatcher
     * @context: 完成对数据的解压
     * 思路：
     * 1. 其实这就是我们之前压缩思路的逆向，
     * 2.我们先需要将 byte数组形式的转成二进制的心态，
     * 3. 之后转成赫夫曼编码，之后转换成字符
     * @date: 2022/2/12 21:49
     * @param huffmanBytes 赫夫曼编码对应的byte数组
     * @param huffmanCodes 赫夫曼编码表
     * @return: void
     */
    public static byte[] decode(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {
        //1. 先得到huffmancodebytes 对应的 二进制字符串，如 1010100010111
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

        //将byte 数组转成二进制字符串
        for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
            byte b = huffmanBytes[i];
            boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
            stringBuilder.append(byteToBitString(!flag, b));
        }
        //System.out.println("赫夫曼字节数组解码二进制=>" + stringBuilder.toString());
        //    按照置顶的赫夫曼编码把字符串进行解码
        //    把赫夫曼编码进行转换 a ->100 100->a
        Map<String, Byte> map = new HashMap<>();

        for (Map.Entry<Byte, String> stringByteEntry : huffmanCodes.entrySet()) {
            map.put(stringByteEntry.getValue(), stringByteEntry.getKey());
        }
        //创建一个集合 里面存放byte
        List<Byte> list = new ArrayList<>();
        //    i可以理解成为索引，扫描stringbuilder
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); ) {
            //得到编码的计数器
            int count = 1;
            boolean flag = true;
            Byte b = null;
            while (flag) {
                //取出一个 ‘1’或者‘0’,i不动 让 count移动直到匹配到一个字符,递增取出
                String key = stringBuilder.substring(i, i + count);
                b = map.get(key);
                if (b == null) {
                    //  说明没有匹配到
                    count++;
                } else {
                    //匹配到就退出循环
                    flag = false;
                }
            }
            list.add(b);
            //匹配到之后 i 直接移动步长为count位，就可以继续匹配了，
            i += count;
        }
        //当for循环结束后我们的list存放了所有的字符
        //    之后把list 中的数据放入byte[]并且返回
        byte[] b = new byte[list.size()];
        for (int i = 0; i < b.length; i++) {
            b[i] = list.get(i);
        }
        return b;

    }

    /**
     * @author 冷环渊 Doomwatcher
     * @context: 将一个byte 转成 一个二进制的字符串
     * @date: 2022/2/12 23:14
     * @param flag 标志是否需要不高位，如果是ture 表示需要补高位，如果是false表示不需要
     * @param b 传入的 byte
     * @return: java.lang.String 返回的b 对应的二进制的字符串（注意事按照补码返回）
     */
    public static String byteToBitString(boolean flag, byte b) {
        //使用变量保存 b
        int temp = b;
        //如果是正数我们还需要补高位
        if (flag) {
            //按位与 256 1 0000 0000| 00000 0001 => 1 0000 0001
            temp |= 256;
        }
        String str = Integer.toBinaryString(temp);
        if (flag) {
            return str.substring(str.length() - 8);
        } else {
            return str;
        }
    }

    /**
     *
     * @author 冷环渊 Doomwatcher
     * @context: 封装 赫夫曼编码压缩
     * @date: 2022/2/12 20:12
     * @param bytes
     * @return: byte[]
     */
    public static byte[] huffmanZip(byte[] bytes) {
        List<Node> nodes = getNodes(bytes);
        Node huffManTreeroot = createHuffManTree(nodes);
        Map<Byte, String> codes = getCodes(huffManTreeroot);
        byte[] huffmanCodeBytes = zip(bytes, codes);
        return huffmanCodeBytes;
    }

    /**
     * @author 冷环渊 Doomwatcher
     * @context: 编写一个方法，将字符串转成对应的 Byte[] 数组，通过生成的哈夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码压缩后的Byte[]
     * 举例子： string content = i like like like java do you like java
     * 返回的字符串应该是一大串 八位的byte
     * 比如 huffmanCodeBytes[0] = 10101000(补码) => byte[推导 推成反码 10101000 -1 => 10100111（反码）] 原码就是符号位不变，其他取反 [11011000]
     * @date: 2022/2/12 15:35
     * @param bytes        原始字符串对应的byte
     * @param huffmanCodes 生成赫夫曼编码的map
     * @return: java.lang.Byte[]
     */
    public static byte[] zip(byte[] bytes, Map<Byte, String> huffmanCodes) {
        //  首先利用 huffmanCode是将 bytes 转成赫夫曼编码的字符串
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        for (byte b : bytes) {
            stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
        }
        //System.out.println(stringBuilder);
        //    将对应的字符串 转成 byte[]数组
        //    返回 数组 huffmancodeBytes的长度
        int len;
        if (stringBuilder.length() % 8 == 0) {
            len = stringBuilder.length() / 8;
        } else {
            len = stringBuilder.length() / 8 + 1;
        }
        //    创建存储压缩后的byte数组
        byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8) {
            String strByte;
            if (i + 8 > stringBuilder.length()) {
                //   进入这里代表后面的最后一位数 不够八位了
                strByte = stringBuilder.substring(i);
            } else {
                strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);
            }
            huffmanCodeBytes[index] = (byte) Integer.parseInt(strByte, 2);
            index++;
        }
        return huffmanCodeBytes;
    }

    /* 生成赫夫曼树对应的赫夫曼编码
     * 思路 ：
     * 1. 将赫夫曼编码存放在map<byte,string>的形式的map里
     * 2。在生成赫夫曼编码表示，需要去拼接一些路径  定一个一个 stringbuilder 存放叶子节点的路径
     * */
    static Map<Byte, String> huffmanCodes = new HashMap<>();
    //存放叶子节点的路径的 stringbuilder
    static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

    //为了调用方便 重载getcode
    public static Map<Byte, String> getCodes(Node root) {
        if (root == null) {
            return null;
        }
        //  处理左子树
        getCodes(root.left, "0", stringBuilder);
        //处理右子树
        getCodes(root.right, "1", stringBuilder);
        return huffmanCodes;
    }

    /**
     * @author 冷环渊 Doomwatcher
     * @context: 将传入的node节点的所有子节点的赫夫曼编码得到，并且放入huffmanCodes集合中
     * @date: 2022/2/12 15:07
     * @return: void
     * @param node          传入的节点
     * @param code          路径，左子节点是 0 右子节点事 1
     * @param stringBuilder 用于拼接路径
     */
    public static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder) {
        StringBuilder stringBuilder1 = new StringBuilder(stringBuilder);
        //将code 加入到 string builder1
        stringBuilder1.append(code);
        if (node != null) {
            //    如果为null 不处理
            //判断是否为叶子结点
            if (node.data == null) {
                //如果data不为空那么代表非叶子节点
                //   向左继续递归
                getCodes(node.left, "0", stringBuilder1);
                //    向右边递归
                getCodes(node.right, "1", stringBuilder1);
            } else {
                //如果进入到这里说明是一个叶子结点
                //    存入到 huffmanCodes这个集合中
                huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder1.toString());
            }
        }
    }

    //前序遍历
    public static void PreOrder(Node node) {
        if (node != null) {
            node.PreOrder();
        } else {
            System.out.println("空树无法遍历");
        }
    }

    /**
     *
     * @author 冷环渊 Doomwatcher
     * @context: 用来生成每一个节点的出现次数的list集合
     * @date: 2022/2/10 2:40
     * @param bytes 存放每一个字母的数组
     * @return: java.util.List<com.hyc.DataStructure.huffmanCode.Node>  返回一个带着字母出现权重的list
     */
    public static List<Node> getNodes(byte[] bytes) {
        //    创建一个 arraylist
        ArrayList<Node> nodes = new ArrayList<>();
        //    遍历bytes 统计每一个bytes 出现的次数 用 map 来统计
        Map<Byte, Integer> counts = new HashMap<>();
        for (byte b : bytes) {
            Integer count = counts.get(b);
            if (count == null) {
                //    map 还没有这个字符 证明是第一次
                counts.put(b, 1);
            } else {
                //    进入到这里说明之前有加入过了
                counts.put(b, count + 1);
            }
        }
        //把每个键值对转换成一个 Node 对象 并且进入到Nodes集合
        //遍历map
        for (Map.Entry<Byte, Integer> entry : counts.entrySet()) {
            nodes.add(new Node(entry.getKey(), entry.getValue()));
        }
        return nodes;
    }

    public static Node createHuffManTree(List<Node> nodes) {
        while (nodes.size() > 1) {
            //首先从小到大排序 list
            Collections.sort(nodes);
            //    找到list中最小的子树
            Node leftnode = nodes.get(0);
            //找到倒数第二小的
            Node rightnode = nodes.get(1);
            Node parent = new Node(null, leftnode.wight + rightnode.wight);
            parent.left = leftnode;
            parent.right = rightnode;
            //    删除两个被处理过的子树
            nodes.remove(leftnode);
            nodes.remove(rightnode);
            //    之后将parent 加入到list
            //   这样遍历到最后只剩下一个节点 就是我们需要的赫夫曼树
            nodes.add(parent);
        }
        return nodes.get(0);
    }

}


class Node implements Comparable<Node> {
    //用于存放字符的ascll值
    Byte data;
    //出现的次数 权重
    int wight;
    Node left;
    Node right;

    public Node(Byte data, int wight) {
        this.data = data;
        this.wight = wight;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" +
                "data=" + data +
                ", wight=" + wight +
                '}';
    }

    //    前序遍历
    public void PreOrder() {
        System.out.println(this);
        if (this.left != null) {
            this.left.PreOrder();
        }
        if (this.right != null) {
            this.right.PreOrder();
        }
    }


    @Override
    public int compareTo(Node o) {
        return this.wight - o.wight;
    }
}
